Форсайт отличается также и от классического, дискретного сценирова- ния. Дискретное сценирование предполагает создание нескольких альтернативных сценариев, из которых выбирается основной, этапов и действий которого придерживаются в дальнейшем управлении. Использование технологии форсайт предполагает управленческое воздействие, которое может учитывать элементы различных сценариев и их неограниченное количество с условием перехода от настоящего к желаемому будущему [34]. Другими словами, применяется континуальное сценирование, основанное на принятии решения до начала сценирования и инерции больших систем для достижения «неизбежного будущего» (рис. 2).
Методы, используемые в технологии форсайт, чаще всего комбинируются. Единая технология проведения прогнозирования отсутствует в связи с тем, что набор методов зависит от целей, временных рамок, контекста и ресурсов форсайта. Ниже представлены основные методы, используемые в форсайте, и способы их отбора. Так, при выборе методов для форсайта необходимо учитывать следующее: имеющиеся временные и финансовые ресурсы, возможное и необходимое количество экспертов, а также глубину их участия, возможность группировки метода с другими в качестве основного или дополнительного, желаемые результаты форсайта (технология, процесс, продукт и др.), количественные и качественные характеристики используемых данных, методологическая компетентность используемых экспертов.
Проведенное исследование позволяет нам сформулировать вывод о том, что все методы можно формально разделить на исследовательские и нормативные. Исследовательские методы основываются на настоящем и экстраполяции прошлых тенденций, определяют будущий период и сценарии его достижения или изменения. Нормативные методы основаны на формировании целевого будущего и определении сценариев его достижения от настоящего. Второй основной классификацией методов является их разделение на качественные, количественные и смешанные методы. В то же время с учетом сложности протекания инновационных процессов в технологию форсайт возможно включение не только определенных методов прогнозирования, но и непосредственно инструментальных средств - систем поддержки принятия решений различных классов и уровней иерархии, позволяющих моделировать и координировать инновационные процессы в соответствии со стратегическими целями развития, заложенными в рамках форсайта, формируя, таким образом, комплексную систему поддержки принятия решений в рамках действующих модели и типа инновационной политики. Реализация инновационной политики, соответствующей критериям преобразовательной модели, в том числе связанных с необходимостью развития не только новых производственных структур и технологий, но и рынков потребления с новыми типами предпочтений и требований, предопределяет необходимость применения таких технологий, как форсайт, которые отличаются от дискретного сценирования. Преимуществом технологии является возможность учета элементов различных сценариев и их неограниченное количество с условием перехода от настоящего к желаемому будущему, что особенно актуально в условиях трансформации модели инновационной политики.
Литература
1. Schumpeter J.A. The Theory of Economic Development. Cambridge MA : Harvard Univerisity Press, 1911/1934.
2. Nemet G.F. Policy and innovation in low-carbon energy technologies : Dissertation Abstracts International. 2007.
3. Solow R. Technical change and the aggregate production function // Review of Economics and Statistics. 1957. № 39. Р. 312-320.
4. Nelson R. The simple economics of basic research // Journal of Political Economy. 1959. № 67. Р. 297-306.
5. Arrow K. Economic welfare and the allocation of resources for invention // The Rate and Direction of Inventive Activity / ed. R. Nelson. Princeton University Press, 1962. Р. 609625.
6. Freeman C., Perez C. Structural crises of adjustment. 1988.
7. Remoe S., Guinet J. Dynamising national innovation systems. Publications de l'OCDE, 2002.
8. Porter, Michael E., and Scott Stern. "National Innovative Capacity." In The Global Competitiveness Report 2001-2002, by Michael E. Porter, Jeffrey D. Sachs, Peter K. Cornelius, John W. McArthur, and Klaus Schwab. New York: Oxford University Press, 2002.
9. Speirs J., Foxon T., Pearson P. Review of Current Innovation Systems Literature in the context of Eco-Innovation. Measuring Eco-Innovation. EU, EU Sixth Framework Programme, 2008.
10. Gross R. Micro-generation or big is beautiful? Alternative visions of a low carbon energy system, path dependency and implications for policy Centre for Environmental Policy. London : Imperial College, 2008.
11. Geels F.W. Technological transitions as evolutionary reconfiguration processes: a multi-level perspective and a case study // Research Policy. 2002. № 31. Р. 1257-1274.
12. Sagasti F.R. The two civilizations and the process of development // Prospects (UNESCO). 1980. № 10 (2). Р. 123-139.
13. Mazzucato M. Innovation systems: from fixing market failures to creating markets // Intereconomics. 2015. № 50 (3). Р. 120-125.
14. Mazzucato M. From market fixing to market-creating: a new framework for innovation policy // Ind. Innov. 2016. № 23 (2). Р. 140-156.
15. Ershov D.M., Kachalov R.M. Decision Support Systems within the Procedures of Complex Strategy Building / Working paper # Wp/201 3/299. Moscow : CEMI Russian Academy of Science, 2013. 60 p. (Rus.)
16. Kobushinska A., Leung C., Hsu C.-H., Raghavendra S., Chang V. Emerging trends, issues and chellenges in Internet of things, big data and cloud computing // Future Generation computer systems. Vol. 87. P. 416-419.
17. Sharmila Begum M., Geoerge A. Data analytic techniques with hardware-based encryption for high-profile dataset // Advances in intelligent systems and computing. 2019. № 813. Р. 15-23.
18. Agarkov G.A., Koksharov V.A. Data mining algorithms for modeling international scientific migration // AIP Conference Proceedings, 2018.
19. Liang W., Zhou X., Huang S., Hu C., Xu X., Jin Q. Modeling of cross-disciplinary collaboration for potential field discovery and recommendation based scholarly big data // Future generation computer systems. 2018. № 87. Р. 591-600.
20. Choi H., Oh S., Choi S., Yoon J. Innovation topic analysis of technology: the case of augmented reality patents // IEEE Access. 2018. № 6. Р. 16119-16137.
21. Huang Y., Porter A.L., Cunningham S. W., Robinson D.K.R., Liu J., Zhu D. A technology delivery system for characterizing the supply side of technology emergence: illustrated for big data & analytics // Technological forecasting and social change. 2018. Vol. 130. P. 165-176.
22. Luyao X. Study on the paper industry development and business innovation based on big data era and advertisement media // Paper Asia. № 1 (9). Р. 56--60.
23. Yudhya R.R. The effect of partnership and innovation management on business performance of a limestone mining company in East Java // International Journal of Business. № 23 (3). Р. 261-269.
24. Hernandez L., Jimenez G., Baloco C., Jimenez A., Hernandez A. Characterization of the use of internet of things in the institutions of higher education of the city of Barranquilla and its Metropolitan Area // Communications in computer and information science. 2018. № 852. Р. 17-24.
25. Pucihar A., Lenart G., Borstnar M.K., Vidmar D. , Marolt M. Drivers and outcomes of business model innovation -micro, small and medium-sized enterprises perspective // Sustainability (Switzerland). 11 January 2019. Vol. 11, is. 2.
26. Mittal A., Krejci C. A hybrid simulation modeling framework for regional food hubs // Journal of Simulation. 2 January 2019. Vol. 13, is. 1. P. 28-43.
27. Madeu F.C.B., Pellanda P.C., Borges I., De Araujo L.O., Fernandez L.L. Prioritization of potential agreements between science, technology and innovation institutions: Prospective analysis for sorting countries according to interest areas of Brazilian army from the scientific and technological perspectives // 2017 Congreso International de Innovation y Tendencias en Ingenieria, CONIITI 2017 - Conference Proceedings. Vol. 2018. 29 January 2018. P. 1-7.
28. Sathananthan S., Hoetker P., Gamrad D., Katterbach D., Myrzik J. Realizing digital transformation through a digital business model design process // Joint 13 th CTTE and 10th CMI Conference on Internet of Things - Business Models, Users, and Networks. Vol. 2018. 16 January 2018. P. 1-8.
29. Hunke F., Seebacher S., Schuritz R., Illi A. Towards a process model for data- driven business model innovation // Proceedings - 2017 IEEE 19th Conference on Business Informatics, CBI 2017. Vol. 1. 14 August 2017. P. 150-157.
30. Robel S., Emrich A., Klein S., Loos P. A maturity for business model management in industry 4.0 // MKWI 2018 - Multikonferenz Wirtschaftsinformatik. March, 2018. P. 20312042.
31. Martin B. Foresight in Science and Technology // Technology Analysis and Strategic Management. 1996. Vol. 7. Р. 139-168.
32. Georghiou L. The UK Technology Foresight Programme // Futures. 1996. Vol. 28 (4). Р. 359-377.
33. UNIDO TECHNOLOGY FORESIGHT MANUA. Vienna: UNIDO, 2005.
34. Моргунов Е.В. Метод «Форсайт» и его роль в управлении технологическим развитием страны / под ред. член.-корр. РАН В.А. Цветкова. М. : ЦЭМИ РАН, 2011. С. 97-113.